云计算
Pod内存使用率的计算
通过docker-cadvisor的方式启动的metrics监控使用container_memory_rss
通过prometheus在k8s中启动的方式获取的metrics监控使用container_memory_usage_bytes或container_memory_working_set_bytes
Pod 内存使用率的计算就简单多了，直接用内存实际使用量除以内存限制使用量即可：
cadvisor容器 内存使用率大于90%
sum?by(name,?id,?job,?node)?(container_memory_rss{image!=,job=ali-prod-executor-cadvisor})?/?sum?by(name,?id,?job,?node)?(container_spec_memory_limit_bytes{image!=,job=ali-prod-executor-cadvisor})?*?100?!=? Inf?>?80
k8s方式 方法1
avg?by(pod_name)?(container_memory_usage_bytes{pod_name!=,image!~.*pause-amd64:1031|.*pause-amd64:3.0}?/?container_spec_memory_limit_bytes{pod_name!=,image!~.*pause-amd64:1031|.*pause-amd64:3.0})?*?100?>?90
方法2
sum?by(pod_name,?namespace,?job)?(container_memory_working_set_bytes{image!=,image!~xxxxx.com/xxs/pause. ,job!=xxxd-executor-cadvisor})?/?sum?by(pod_name,?namespace,?job)?(container_spec_memory_limit_bytes{image!=,image!~reg.linkdoc-inc.com/ops/pause. ,job!=ali-prod-executor-cadvisor})?*?100?!=? Inf?>?90
容器的CPU使用率：
sum?by(pod_name,?namespace,?job)?(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=}[1m]))?/?(sum?by(pod_name,?namespace,?job)?(container_spec_cpu_quota{image!=}?/?100000))?*?100?>?90
容器入带宽大于50M
sum?by?(namespace,job,pod_name)?(irate(container_network_receive_bytes_total{image!=}[3m]))/?1024?/1024?>?50
容器出带宽大于50M
sum?by?(namespace,job,pod_name)?(irate(container_network_transmit_bytes_total{image!=}[1m]))/?1024?/1024?>?50
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